一. 进程同步(multiprocess.Lock)
1. 多进程会出现抢占资源
通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。 尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。
# 当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。import osimport timeimport randomfrom multiprocessing import Processdef work(n): print('%s: %s is running' %(n,os.getpid())) time.sleep(random.random()) print('%s:%s is done' %(n,os.getpid()))if __name__ == '__main__': for i in range(3): p=Process(target=work,args=(i,)) p.start()执行顺序比较紊乱 0: 10128 is running 1: 10248 is running 2: 15396 is running 1:10248 is done 2:15396 is done 0:10128 is done 2. 多进程使用锁来维护执行顺序(同步multiprocess.Lock)
# 由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争import osimport timeimport randomfrom multiprocessing import Process,Lockdef work(lock,n): lock.acquire() 拿钥匙进门 print('%s: %s is running' % (n, os.getpid())) time.sleep(2) print('%s: %s is done' % (n, os.getpid())) lock.release() 还钥匙if __name__ == '__main__': lock=Lock() 开启锁后数据就变成同步执行了 (意思就是 每一个进程都有个拿钥匙和还钥匙的过程) for i in range(3): p=Process(target=work,args=(lock,i)) p.start()# 执行有序# 0: 5208 is running# 0: 5208 is done# 1: 3332 is running# 1: 3332 is done# 2: 2528 is running# 2: 2528 is done 上面这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，这样确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。
多进程同时抢购余票from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Lockimport pickle,json,time# 通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，# 一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。# 当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。def show(i): with open("aa")as f1: aa=json.load(f1) print("余票为%s显示%s"%(aa["lover"],i))def buy(i): with open("aa")as f1: dic=json.load(f1) if dic["lover"]>0: dic["lover"]-=1 print("我买到票%s"%i) else: print("我没有买到") time.sleep(2) with open("aa","w") as f2: json.dump(dic,f2)if __name__=="__main__": for i in range(5): p1=Process(target=show,args=(i,)) p1.start() for i in range(5): p1 = Process(target=buy,args=(i,)) p1.start()# 余票为1显示0# 余票为1显示3# 余票为1显示1# 余票为1显示2# 余票为1显示4# 我买到票0# 我买到票2# 我买到票1# 我买到票3# 我买到票4print("*************************************************")使用锁来保证数据安全from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Lockimport pickle,json,timedef show(i): with open("aa")as f1: aa=json.load(f1) print("余票为%s"%(aa["lover"]))def buy(i,look): look.acquire() # 拿钥匙 with open("aa")as f1: dic=json.load(f1) time.sleep(1) if dic["lover"]>0: dic["lover"]-=1 print("我买到票%s"%i) else: print("我没有买到%s"%i) time.sleep(2) with open("aa","w") as f2: json.dump(dic,f2) look.release() # 还钥匙if __name__=="__main__": for i in range(5): p1=Process(target=show,args=(i,)) p1.start() look=Lock() # 开启锁 就变成同步的效果了 因为进来一个就要拿钥匙和还钥匙过程 不会造成数据紊乱 # 但是在之前还是异步 for i in range(5): p1 = Process(target=buy,args=(i,look)) p1.start()# 余票为2# 余票为2# 余票为2# 余票为2# 余票为2# 我买到票1# 我买到票0# 我没有买到2# 我没有买到3# 我没有买到4 #加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）2.需要自己加锁处理#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。队列和管道都是将数据存放于内存中队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。